×
Send
אני מדבר על תכלס! מערכת בינה ששייכת לכם ועובדת בשבילכם על הדברים שלכם בשביל הלקוחות שלכם. כזה טייס אוטומטי…
אבל לפני הכל – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא…
אז לפני שנתחיל אני רוצה להתנצל, כי אין דבר כזה כפתור או תוכנה שאם אני מוריד אותה, העסק שלי הופך לאוטומטי והכל רץ חלק כי ״הכנסתי בינה מלאכותית״. זה פשוט לא עובד ככה!
שלא תבינו אותי לא נכון, אני הכי תומך בהכנסת בינה לעסק.
הפוטנציאל הוא מטורף ולרוב קשה אפילו להסביר לאן זה יכול להגיע, אבל אם אתם בעלי עסק ואתם לא מעוניינים למכור מוצר מבוסס בינה מלאכותית אלה להטמיעה אותו בשביל לשפר את היעילות, המאמר הזה בשבילכם.
להטמיע בינה בעסק זה אירוע.
זה לא משהו שמשנה סדרי עולם (או שכן), אבל זה בהחלט אירוע!
וזה דורש תכנון, הבנה וביצוע.
בפוסט הזה אני לא מדבר עדיין על כל תהליך ההרגלה של עובדי הארגון לרעיון החדש ושנדרש לבצע בארגון כי לזה צריך להקדיש פוסט בפני עצמו.
אז, אם עברה לכם בראש בכל זאת המחשבה הזו של ״גם אני אכניס בינה לעסק יום אחד״,
הנה שני דברים ששווה לדעת:
מדי יום אני נפגש עם בעלי עסקים שמגיעים עם רעיונות יצירתיים לשימוש ב-AI כדי לשפר את חווית הלקוח או כדי לפשט את זרימות העבודה.
אני פוגש אותם לרוב אחרי שהם ניסו משהו בעבר ולא הצליחו להגשים את הרצונות והחלומות שלהם.
ולפעמים הם עדיין “מדממים”…
מדממים בעיקר בשל חוסר אמון ביכולות של הטכנולוגיה הזו. וזה למעשה מה שגורם להאטה וגם לפגיעה הגדולה ביותר.
עסק אחד לדוגמא מענף הקמעונאות שיצא לי לפגוש, ניסה להתחיל בקטן..
אבל התאבון ליצירת עסק אוטומטי היה כלכך גדול, שבלי שהוא שם לב עלות הפיתוח צמחה לפי 5 יותר מהתקציב שהוגדר!
כמובן שהפרוייקט נפל והחברה נשארה בלי כלום בידיים, ותסכול רוחבי של כלל העובדים שהשקיעו שעות ארוכות במחשבה וציפייה.
כאשר כל כך הרבה פרויקטים נכשלים, או גרוע מכך, אינם מדויקים ועולים ארגזים של כסף, עולה תמיד השאלה:
אז ככה…
תהליך פיתוח של בינה המלאכותית סובל משלושה קשיים מרכזיים:
1. בעיות תכנון.
2. ניהול פרויקט לקוי.
3. בעיות הנדסיות.
רוב בעלי העסקים כיום לומדים על בינה מלאכותית מהתקשורת, שלעתים קרובות מתארת את הערך של בינה מלאכותית כקסם או כמשהו שניתן להכניס ולייצר בכמה לחיצות במקלדת.
בתקשורת יספרו לכם שהטמעת בינה מלאכותית יכולה לעזור בהורדת עלויות, בשיפור התקשורת הפנים ארגונית ובהגדלת ההכנסות.
זה נכון, אבל…
בתקשורת לא יספרו לכם על הצד הפחות סקסי של הטמעת AI בחברות וארגונים. הם לא יסבירו שמדובר בתהליך מחושב. הם לא ידברו על המשאבים או האנשים הנדרשים צורך הקמת פרויקט שכזה.
הם רק יציגו את המצב כאבקת קסמים…
ואז, כשכל המתחרים כבר בתנועה, יש “FOMO” באוויר – מה שעלול לגרום למרוץ חימוש זעיר ומהיר.
זה שאין לאף אחד הבנה ברורה על ההשפעה הכוללת, התוכנית, העלות או המשאבים הכרוכים ביצירת פרויקט AI מוצלח ומדויק הן לגמרי בעיות של העתיד או שבכלל לא נמצאות לרוב על שולחן הדיונים.
אבל בפועל, עבודה נכונה תחסוך לכם הרבה דם, יזע ודמעות, כמו בכל פרויקט אחר.
אז הנה הכלל הראשון: הדרך הטובה ביותר להתחיל את פיתוח פרויקט ה-AI היא לא לחשוב על ה-AI אלא להתעסק אך ורק בצורך הספציפי שבגללו יש לחברה או הארגון רצון בשינוי.
יש עשרות מודלים ולכל מודל משימה שונה ודאטה-סט שונה שעליו הוא אומן.
שימוש לא נכון ביכולות אלו יגרום לכך שבמקרה הטוב לא תנצלו את כל היכולת ואולי תאבדו זמן וכסף, אבל במקרה הפחות טוב אתם מסתכנים גם באיבוד כל הדאטה של החברה…
בואו בכל זאת נגיד שיצאתם לדרך – גייסתם את הצוות ומצאתם יחד את הצורך. יש מצב שתגלו שאף אחד בארגון לא חשב על היום שבו תיכנס מערכת מבוססת בינה לתמונה.
כלומר הדאטה לא מאוחסן או מנוהל בצורה שהיא “ידידותית ל-AI”.
(וזה עוד לפני שדיברנו על כל סוגי הקבצים השונים שהארגון עובד איתם כמו PDF, TXT, CSV, DOC וכו׳ או הפורמטים השונים).
בשביל לעבור את הבעיה הזו יש שתי אפשרויות.
הראשונה היא שהצוות יכלול שלושה אנשים:
1. מדען נתונים (Data scientist).
2. מהנדס נתונים (Data engineer).
3. מומחה בתחום שעליו נבנה הפרויקט.
זה לא יהיה זול, אבל אם אתם מעוניינים לייצר משהו שיגדיר את החברה מחדש – זה בלתי נמנע.
השניה היא לחפש מוצרי מדף תחת ההבנה שהם לא יהיו מושלמים אבל יקפיצו אתכם 70% קדימה.
גם אם זה אומר שצריך להשתמש בכמה כלים שונים במקביל ולא הכל יהיה בקליק אחד.
למרות שלפעמים זה אולי נשמע מוזר, פרויקט הבינה המלאכותית הראשון שמצליח בארגון, בכלל לא צריך לכלול אלגוריתמים או מודלים מהודרים.
כמו כל השקעה, גם זאת צריכה להיות מדידה.
ודרך אגב, אלה הם בדיוק המקומות שיועץ טוב ידע להכווין ולתת את המידע הדרוש,
לא רק בשביל להתקדם מהר יותר, אלא גם בשביל לחסוך עלויות גבוהות לפרויקט.
כי כמו שאמרנו סיכויי ההצלחה שלו הם לא גבוהים מאוד…
AI הוא בעצם מאמץ להפוך ידע לאוטומטי.
כמו כל מאמצי האוטומציה, כדאי להתחיל בהצגת הערך עם כמה דוגמאות בצורה ידנית, איטית מבלי לחשוב על סקייל עתידי.
החשיבות של POC ולאחר מכן MVP הם קריטיים לתהליך (ולכיס).
שיטה זו דורשת פחות השקעה, מאפשרת ניצול של נקודות חוזקה בארגון, מה שהופך את כל התהליך למהיר יותר ולפחות מסוכן.
לאחר השלמת מספר דוגמאות באופן ידני, העסק יכול להתחיל לתכנן את הנתיב של ה-AI מ-0 ל-1. השלב הבא הוא לבחון את כלל הכלים הקיימים בשוק, שיכולים לקדם תהליכים.
אלה שנמצאים על המדף ומתחדשים בקצב של כמה אלפים מידי יום. וגם אם אתם ארגון גדול, יש כנראה מישהו שדאג גם לכם וכבר יצר מוצר מדף בשבילכם.
אז לסיכום, השלבים שלכם הם:
אבל אחרי הכל חשוב לזכור: הדבר הכי חשוב, הוא שתדעו להכווין את התהליך הזה ולנהל את הפרויקט, כי בלי יעד, לא תדעו שהגעתם.
וכשסוף סוף תגיעו ליעד הנכסף, כנראה שיעלה לכם חיוך על הפנים. סביר שאתם כבר נהנים מהנוף כי העסק טס במצב של טייס אוטומטי.
בהצלחה!
רוצים לדבר איתי? רוצים להתחיל תהליכים שיזניקו את העסק, החברה או הארגון שלכם קדימה? רוצים להכניס AI ל-DNA של הארגון שלכם? דברו איתי.
רוצים לקבל עדכונים בלייב? רוצים מקום בו אתם יכולים להתייעץ עם מומחי AI, לשאול שאלות ולקבל תשובות? רוצים לשמוע על מבצעים והטבות לכלי ה-AI שמשנים את העולם? הצטרפו לקהילות ה-AI שלנו.
אפשר גם להרשם לניוזלטר שלנו
רוצים לקבל עדכונים על כל מה שחדש ומעניין בעולם ה-AI? הרשמו לניוזלטר שלנו!
